4 Langkah Belajar Python untuk Data Science

Sebelum kamu menjelajahi lebih dalam mengenai cara belajar python untuk data science, kamu harus dapat menjawab dengan singkat alasan mengapa kamu harus belajar python. Meskipun tidak selalu, tetapi python adalah bahasa pemrograman terbaik untuk data science. Seperti di tahun 2016, python menyusul R di Kaggle yang merupakan salah satu platform utama untuk kompetisi data science, lanjut di tahun 2017 python adalah tools yang paling banyak digunakan oleh data scientist  berdasarkan opini umum kdnugget, dan di tahun 2018 sebanyak 66% data scientist melaporkan menggunakan python di keseharian mereka hingga menjadikannya bahasa nomor satu untuk para profesional data. Para pakar data science pun mengharapkan tren ini untuk selalu meningkat dalam ekosistem python. 

Selain itu, digadang-gadang gaji rata-rata seorang data scientist akan terus meningkat dari tahun ketahun. Itu artinya, masa depan cerah untuk kamu yang menguasai skill-skill data science. Kami akan menunjukkan 4 langkah belajar python untuk data science. Tapi, perlu diingat bahwa karena langkahnya sederhana bukan berarti kamu tidak perlu mempelajarinya. Jadi, langsung saja simak artikel ini sampai selesai ya!

1. Mulai dengan Konsep Dasar Python

Hal terpenting dalam mempelajari segala sesuatu adalah dengan memahami konsep dasarnya terlebih dahulu. Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang wajib dikuasai oleh seorang praktisi data selain bahasa R. Jika, kebetulan kamu sudah terbiasa dalam programming untuk mempelajari fundamental python sendiri tidak terlalu jauh berbeda dengan bahasa pemrograman lainnya, yang membedakan mungkin hanya cara penulisan syntax saja. Kamu bisa mulai dari apa dan kenapa python digunakan di berbagai perusahaan, alasan mengapa python lebih populer daripada R, struktur kontrol untuk percabangan keputusan, operator-operator yang ada di python, looping atau perulangan, function, mengimport modul dengan rename atau alias, membaca atau mengimpor file CSV, hingga membuat sebuah grafik dasar dengan python.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2. Membuat Mini Project dengan Python

Learning by doing mungkin istilah yang tepat untuk langkah yang satu ini, setelah kamu benar-benar memahami semua tentang konsep dasar python langkah berikutnya yang paling ampuh adalah dengan membuat mini project pertama kamu. Berikut ini beberapa ide menarik yang bisa kamu coba untuk membuat mini project pertama kamu:

• menganalisis kebiasaan belanja di platform ecommerce favorit kamu, dengan memulai proyek yang menyenangkan akan membantu kamu berlatih tentang dasar-dasar python selain itu outputnya juga dapat memberi wawasan nyata tentang keuangan pribadi kamu.

• menganalisa data berdasarkan data survei, kamu bisa menemukan data survei publik

• atau jika kebetulan kamu mengikuti online course seperti DQLab, kamu juga bisa mencoba mini project yang kami sediakan. DQLab menyediakan berbagai proyek python yang interaktif untuk setiap tingkat keterampilan menggunakan real data, sekaligus menyediakan panduan yang tetap menantang untuk mempraktikkan skill kamu dengan cara baru.

3. Belajar Tentang Library Python untuk Data Science

Tidak seperti beberapa bahasa pemrograman lainnya, python umumnya memiliki cara terbaik untuk melakukan sesuatu. Ya, kamu bisa menggunakan library python berikut untuk mempelajari data science dengan python. Library python pertama yang akan sering kamu gunakan untuk proyek data science mu adalah numpy. Numpy atau Numerical Python merupakan tools yang sempurna untuk komputasi ilmiah dan melakukan operasi array dasar dan lanjutan. Selain numpy kamu juga akan sering menggunakan library pandas yang dibuat untuk membantu pengembangan bekerja dengan data œberlabel dan œrelasional secara intuitif. Ini didasarkan pada dua struktur data utama: œSeries (satu dimensi,seperti daftar item) dan œbingkai data (Dua dimensi, seperti tabel dengan beberapa kolom). Kemudian library terakhir yang paling sering kamu gunakan adalah matplotlib yaitu untuk melakukan visualisasi berupa grafik atau chart yang indah.

4. Membangun Portofolio Data

Jika kamu telah menguasai dan memahami skills yang diperlukan, untuk mampu bersaing kamu perlu membangun portfolio data yang unik. Ada banyak cara untuk membangun portfolio data, contoh: jika kamu mengikuti kursus atau bootcamp biasanya terdapat project-project real case yang akan kamu kerjakan dan itu bisa kamu tambahkan atau kamu jadikan sebagai salah satu portfolio datamu. Cara lain untuk membangun portfolio data kamu adalah dengan bergabung pada kelompok belajar, mengikuti hackathon bersama teman-teman atau membuat proyek pribadi yang kamu suka. Dengan membuat proyek pribadi yang kamu suka itu bisa menjadikan portfolio datamu unik dan otentik, sehingga hal tersebut dapat menjadi bahan pertimbangan oleh tim recruitment ketika kamu apply sebagai Data Engineer di suatu perusahaan.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Yuk, Belajar Data Science Otodidak Lebih Terarah Bersama DQLab 

Belajar data science otodidak lebih terarah bersama DQLab, selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita